文章目录1 背景介绍2 标记员筛选2.1 标记员筛选标准3 数据集及其标注3.1 预训练3.2 微调3.2.1 SFT-demonstration data3.2.2 RM-comparison data3.3 数据集大小4 模型实现 1 背景介绍ChatGPT的训练过程与InstructGPT相近，大致分为三步：SFT：收集描述型数据，对GPT3.5有监督微调RM：收集对比型数据，训练一个奖励
作者山竹小果简介序列标注（Sequence Tagging）是一个比较简单的NLP任务，但也可以称作是最基础的任务。序列标注的涵盖范围是非常广泛的，可用于解决一系列对字符进行分类的问题，如分词、词性标注、命名实体识别、关系抽取等等。有很多开源的中文分词工具，jieba、pkuseg、pyhanlp…序列标注一般可以分为两类：1、原始标注（Raw labeling）：每个元素都需要被标注为一个标签。
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2023-09-04 12:07:51
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自然语言处理本身是为了让计算机能够处理、理解以及运用人类语言，从而达到人与计算机之间的有效通讯，为了研究信息检索、情感分析、文本分类、智能问答、摘要提取、文本挖掘，舆情分析、知识图谱等方面的问题，解决在词态、句法、语义上的歧义性，这里主要是介绍我个人在使用相关算法学习时使用的开源标注工具和标注平台，以供参考。文本
背景有时我们需要从0-1地去做一项NLP任务，如文本分类，实体识别等。从0开始意味着我们需要自己去标注数据。抛开现在的技术如Zero / Few-shot Learning以及主动学习先不说。我们先考虑找到一个高效的标注数据工具，就是本文的主角——doccano.doccano 是一个供人类使用的开源文本注释工具。它为文本分类、序列标记和序列到序列任务提供注释功能。因此，您可以为情感分析、命名实体
1、词性标注 （1）词性标注简介 词性标注是在给定句子中判定每个词的语法范畴，确定其词性并加以标注。但在中文中，一个词的词性很多时候都是不固定的。从整体上看大多数词语，尤其是实词，一般只有1-2个词性，且其中一个词性的使用频次远远大于另一个，即使每次都将高频词性作为词性选择进行标注，也能实现80%以上的准确率。 目前较为主流的方法是同分词方法一样，将句子的词性标注作为一个序列标注问题来解决，即可以
写在前面中文NLP领域比较困扰的点在于缺乏数据，尤其
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2022-07-29 07:01:26
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文本分词、词性标注和命名实体识别都是自然语言处理领域里面很基础的任务，他们的精度决定了下游任务的精度，今天在查资料的时候无意间发现了一个很好玩的开源项目，具体查了一下才知道这是百度开源的一个主要用于词性标注和命名实体识别的项目，决定拿来尝试一下。 首先是项目环境的配置安装，当前已经支持一键式
语音标注是数据标注行业中一种比较常见的标注类型。语音标注的主要工作内容是将语音中包含的文字信息、各种声音“提取”出来，再进行转写或合成，标注后的数据主要用于人工智能，应用在机器学习、语音识别、对话机器人等领域。相当于给计算机系统安装上“耳朵”，使其具备“能听”的功能，使计算机实现精准的语音识别能力。语音标注的方法语音分割语音分割是识别自然语言中的单词，音节或音素之间的边界的过程，该术语既适用于人类
~~因为不太会使用opencv、matlab工具，所以在找一些比较简单的工具。 .一、NLP标注工具能不能构建一个中文文本的标注工具，可以达到以下两个特点：标注过程背后含有智能算法，将人工重复劳动降到最低；标注界面显而易见地友好，让标注操作尽可能简便和符合直觉。答案是可以的。事实上很多标注工具已经做到了这一点，最先进的如Explosion.ai的Prodigy；然而开发了著名的NLP开源包Spac
我之前做实体标注项目使用过标注精灵、BRAT、YEDDA、DeepDive等标注工具，这些工具虽然可以满足实体标注需求，但安装过程复杂、英文界面、有时会有卡顿，对标注人员都很不友好。而我目前要做的任务需要能同时对数据进行实体标注和文本分类标注，以上提到的工具都很难满足，分开标注效率又太低。于是我找到了rasa-nlu-trainer标注工具，免费、无需安装、无需注册、操作快捷且能同时标注，真是神器
物体检测作为最基础的视觉任务之一， 一直受到学术界与工业界的广泛关注。自深度学习兴起以来，数据驱动成为了主流。而检测作为实例级别的任务，需要标注员为每个感兴趣的实例标注框与类别，这导致标注员需要较长时间来精细地调整框的边界，使得检测数据标注成本变得较高。近些年随着检测模型结构与训练流程越来越成熟，大家开始越来越关注如何低成本地获得检测数据。我们在 CVPR2022 上提出了 Group
NLP入门学习1——分词和词性标注0.简介1.概念和工具1.1 词性标注1.2 NLTK1.3 jieba1.4 LAC2.代码实现2.1 分词2.1.1 使用nltk进行分词：2.1.2 使用jieba进行分词2.1.3 使用LAC进行分词2.2 词性标注2.2.1 使用nltk工具实现词性标注2.2.2 使用LAC工具实现词性标注3.遇到的问题及解决3.1 Resource punkt no
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2023-08-08 09:32:52
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nlp标注系统前端功能实现简介由于目前是在AI部门任职前端，需要给部门的标注人员做一个标注系统。做之前感觉挺简单，真正编码的时候发现有些细节的地方还挺复杂的。简单做一下需求分析，列举一下主要功能点：导入原始数据（json），例如：[
{
"text": "【最终指导】20首开PPN001，目前边际3.99, 3.9以内已有超一半的量，预期3.8，请大家于17点前反馈我最终标位
**用LSTM+CRF来训练序列标注模型：以Named Entity Recognition为例**数据集：CONLL 2003，https://www.clips.uantwerpen.be/conll2003/ner/参考论文： 1、https://arxiv.org/pdf/1603.01354.pdf 2、https://arxiv.org/pdf/1603.01360.pdf目录一、数据
我们是靠眼睛、耳朵来捕获外界信息，然后将信息通过神经元传递给我们的大脑，最后我们的大脑会对获取来的各种信息进行分析从而达到诸如判断、识别等效果。同样，人工智能之所以称呼他为人工智能，是因为它的核心：也就是神经网络模型。它就是根据模拟人脑的神经网络而诞生的。而图像、语音这一类信息通过特征标注处理（也就是数据标注），变成计算机能够识别的信息。同时通过大量特征数据的训练，最终达到计算机能够自主识别的目的
作者 | Ahmed Besbes本文介绍了用于文本分类任务的 7 个模型，包括传统的词袋模型、循环神经网络，也有常用于计算机视觉任务的卷积神经网络，以及 RNN + CNN。本文是我之前写过的一篇基于推特数据进行情感分析的文章，那时我建立了一个简单的模型：基于 keras 训练的两层前馈神经网络。用组成推文的词嵌入的加权平均值作为文档向量来表示输入推文。我用的嵌入是用 gensim
序列标注的定义和种类序列标注（Sequence labeling）是NLP问题中的基本问题。在序列标注中，我们想对一个序列的每一个元素标注一个标签。一般来说，一个序列指的是一个句子，而一个元素指的是句子中的一个词。序列标注一般可以分为两类：原始标注（Raw labeling）：每个元素都需要被标注为一个标签。联合标注（Joint segmentation and labeling）：所有的分段被标
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2023-07-19 13:05:04
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使用 brat 进行文本语料库标注——采用BIESO的标签设置。一、下载brat 下载安装包tar文件，地址【http://brat.nlplab.org/】 需要 unix系统 以及 Web server支持cgi环境（啥是cgi环境：外部应用程序 和 Web服务器的交互接口标准）。 我这里系统使用的是Ubuntu的虚拟机。 二、Ubuntu系统 略过了。有Ubun
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2023-07-30 20:01:36
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## NLP标注的实现流程
### 表格展示步骤
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 特征提取 |
| 3 | 构建模型 |
| 4 | 模型训练 |
| 5 | 模型评估 |
| 6 | 模型应用 |
### 数据预处理
在NLP标注任务中，数据预处理是非常重要的一步。首先，需要对原始文本进行清洗和分词，以便后续的特征提取和模型构建
文章目录【一】 NER（命名实体识别）【二】 Relation Extraction（关系提取）【2.1】 Bootstrap（滚雪球1）【2.2】 Snowball（滚雪球2）【2.3】 Reinforcement Learning（强化学习）【三】 Text Matching（文本匹配）【3.1】 Word Mover's Distance（词移距离）【3.2】 Supervised Wor
